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标题: 【三大运营商】大数据平台体系架构【顶层规划设计】 [打印本页]

作者: 南飓风 时间: 2024-11-20 16:50
标题: 【三大运营商】大数据平台体系架构【顶层规划设计】
在国内运营商（如中国移动、中国联通、中国电信）的大数据平台建立中，顶层规划设计至关紧张。以下是针对三大运营商为例【如电信】的大数据平台体系架构的顶层规划设计方案，涵盖整体架构、关键组件、数据管理、应用场景等方面。

1. 技术架构与基础设施

1.1 新一代智算数据中心(AIDC)

中国电信的新一代智算数据中心（AIDC）是面向未来算力需求而设计的基础设施，具备灵活、弹性和绿色的特点。

设计理念：AIDC采用“1333模子”，即1个目的、3类业态、3种布局、3项关键技术，以满足不同业务形态的需求。
技术特点：AIDC支持风冷、风液混合、液冷等多种制冷方式，以顺应不同功率密度的服务器需求，同时采用“两弹一优”技术，即能源弹性、制冷弹性、气流优化，以提高能效和低落能耗。
建立规模：AIDC的建立规模根据市场需求和猜测进行规划，以支持中国电信在全国范围内的云服务和大数据业务。

1.2 星河AI平台

星河AI平台是中国电信基于天翼云6.0打造的云原生AI平台，提供多维度的AI服务。

平台能力：星河AI平台支持云端AI、边缘AI、终端AI等场景，提供包括数据收罗、存储、管理、分析、查询及可视化显现的全功能服务。
技术优势：平台具备高性能、低耽误、高可靠的特点，支持一云多芯、即插即用，能够实现服务器虚拟化零损耗，全面释放算力。
应用场景：星河AI平台已在智慧城市、社会治理、工业质检等多个领域实现应用，支持500多个产业数字化项目落地。

1.3 飞龙大数据PaaS平台

飞龙大数据PaaS平台是中国电信为企业提供的一站式大数据平台办理方案。

服务能力：飞龙平台提供数据收罗、存储、管理、分析、查询及可视化显现的全功能需求，支持海量数据的全业务流程处理。
技术架构：基于Hadoop和Spark生态体系构建，提供自动化部署、多租户管理、体系监控等平台管理功能，具备安全、可弹性伸缩、高可用的特性。
行业应用：飞龙大数据PaaS平台已在政务、旅游、扶贫、房地产、教育科研等多个行业领域落地交付，单项目最大部署节点超过百台规模，如贵阳市政务块数据平台建立工程等。

2. 应用发展与行业报告

2.1 电信大数据应用白皮书

中国电信作为国内领先的通讯服务提供商，其大数据平台建立方案在行业内具有树模作用。根据《电信大数据应用白皮书》（2017年），中国电信在大数据领域的发展计谋主要体现在以下几个方面：

数据资源的整合与应用：中国电信通过整合内部数据资源，构建了覆盖全国的大数据平台，为各类业务提供数据支持。
技术创新与研发：持续投入研发，推动大数据技术的创新，如在数据挖掘、分析、可视化等方面的技术进步。
行业合作与生态构建：与各行各业的合作伙伴共同探索大数据应用，构建开放、合作的大数据生态体系。
数据安全与隐私掩护：在大数据应用的同时，注重用户数据的安全与隐私掩护，确保合规合法使用数据。

2.2 市场应用需求与挑战

在市场需求方面，中国电信大数据平台的建立方案必要满足以下几个关键点：

精准营销：使用大数据分析用户行为，实现精准营销和个性化服务。
网络优化：通过大数据分析网络使用环境，优化网络资源设置，提拔网络服务质量。
风险管理：运用大数据技术进行风险猜测和评估，提高企业风险管理能力。
客户服务：通过大数据分析，提拔客户服务质量，实现智能化客户服务。

面临的挑战包括：

数据安全与隐私掩护：怎样在掩护用户隐私的前提下，有用使用大数据。
技术更新与人才培养：大数据技术更新敏捷，必要不停培养和引进相关技术人才。
跨行业合作：必要与不偕行业的合作伙伴共同探索大数据应用，实现数据共享和价值最大化。

2.3 标准化与合规性

中国电信大数据平台的建立方案在标准化与合规性方面，必要依照以下原则：

依照国家标准：依据国家相关大数据标准，如《电信和互联网行业数据安全标准体系建立指南》，确保平台建立的标准化。
数据治理：建立健全的数据治理机制，确保数据的正确性、完备性和同等性。
合规性审查：定期进行合规性审查，确保大数据平台的建立和运营符合法律法规要求。
国际合作与标准对接：积极参与国际大数据标准化活动，推动国内外标准的对接和互认。

3. 业务应用与服务

3.1 政务与智慧城市

中国电信在政务与智慧城市领域的大数据应用，通过构建“数链智网（Data Chain Artificial Intelligence Network, DCAN）”数据能力体系，实现了数据的高效管理和应用。该体系整合了运营商海量数据及外部行业数据，提供了数据确权登记、数据融合计算、可信数据流通和高速数据传输网等服务，为智慧城市建立提供了强大的数据支撑。

智慧城市案例：中国电信在厦门构建的“5G City”，通过“一网、一云、一平台”的智能信息化基础设施，实现了城市泛在感知网、城市安全承载云和城市智慧管理平台的建立，为智慧城市的管理和服务提供了全面的办理方案。
数据赋能：中国电信的大数据平台“灵泽数据要素链服务”在海南、江西、安徽等22个省市的数据要素交易流通平台提供支持，促进了数据资源的开放和共享，提拔了城市治理的智能化程度。
绿色低碳：中国电信通过大数据和AI技术，推动了城市交通、能源管理等领域的绿色低碳发展，为城市的可持续发展提供了技术保障。

3.2 金融与征信

中国电信在金融与征信领域的大数据应用，通过自主研发的金融大数据风控管理体系，为金融机构提供了全面的名誉评估和风险控制服务。

风控管理体系：该体系联合了运营商数据和多维度外部数据，通过逻辑回归、神经网络及决议树算法等建立了综合评分模子，提高了名誉评估的正确性，低落了金融风险。
反欺诈模子：中国电信自主研发的反欺诈模子，通过构建欺诈行为基因图谱，实现了对金融授信领域各类欺诈行为的有用识别和防备。
合作探索：中国电信与人民银行征信中心的合作，将运营商数据纳入征信体系，为个人征信体系的建立提供了有力支持，同时也为金融行业的风险管理提供了新的数据源。

3.3 旅游与商业选址

中国电信在旅游与商业选址领域的大数据应用，通过基站定位技术和大数据分析技术，为商业地产、零售连锁、旅游景区等行业提供了商业选址、位置评估、客流分析、客流画像等服务。

商业选址服务：中国电信推出的“商店选址”业务，使用大数据技术对目的区域的客流热度、顾客画像、竞品客流指数等进行分析，资助企业优化选址决议，提拔商业效益。
旅游大数据平台：中国电信的全域旅游大数据平台，通过整合旅游相关的数据资源，为旅游行业的管理和服务提供了数据支持，推动了旅游产业的数字化转型。
乐成案例：在湖南张家界，中国电信通过智慧旅游平台的建立，实现了旅游服务的智能化和便捷化，提拔了游客的旅游体验，同时也为旅游管理和决议提供了数据支撑。

4. 安全与合规

4.1 数据安全与隐私掩护

中国电信在大数据平台建立中，严格服从国家相关法律法规，确保数据安全与用户隐私掩护。

数据安全管理体系：中国电信建立了美满的数据安全管理体系，包括数据分类、数据加密、访问控制等措施，确保数据在网络、存储、处理、传输和共享等各个环节的安全性。
隐私掩护政策：明白用户数据的使用目的、范围和方式，以及用户对个人数据的控制权，如访问、更正、删除等权利，增强用户对个人数据的控制感。
合规性评估：定期进行数据安全和隐私掩护的合规性评估，确保大数据平台的建立和运营符合国家法律法规和行业标准的要求。
应急响应机制：建立数据安全事件的应急响应机制，一旦发生数据走漏或其他安全事件，能够敏捷采取措施，淘汰损失，并及时向相关方通报环境。

4.2 电信级安全标准与规范

中国电信在大数据平台的建立中，依照电信级的安全标准与规范，保障平台的安全性和可靠性。

电信级安全标准：参照《电信网和互联网数据安全评估规范》等行业标准，确保大数据平台的安全性达到电信行业的高标准。
安全技术规范：采用电信级的安全技术规范，如防火墙、入侵检测体系、安全审计等，构建多条理的安全防护体系。
规范性文件：制定一系列规范性文件，包括安全操作规程、安全事件处理流程、安全培训手册等，规范员工的安全行为，提高安全意识。
持续改进：根据安全技术的发展趋势和实际运行中发现的问题，不停修订和美满安全标准与规范，提拔大数据平台的安全性能。

5. 总结

5.1 建立成果

中国电信大数据平台建立取得了显著成果，形成了以“2+4+31+X+O”为核心的数据中心布局，实现了全国范围内的广泛覆盖和高效服务。

数据中心规模：制止目前，中国电信已建成超过700个数据中心，服务机架达到43万个，其中80%以上的机架部署于京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝等重点区域，为社会数字化转型提供了强有力的支撑。
技术创新：中国电信在大数据平台建立中，注重技术创新和自主研发，如天翼云大数据平台顺遂完成无服务器架构的测试，显现了产物在无服务器架构下的能力与优势。
服务能力：平台提供的服务能力覆盖数据湖分析、实时数仓、流式计算等多种业务场景，支持数据开发、任务调度、数据治理等，具有高产物易用性和被集成度。

5.2 市场影响

中国电信大数据平台的建立，对内提拔了企业运营服从，对外推动了千行百业的数字化转型，尤其在政务、金融、文旅等领域发挥了紧张作用。

政务领域：通过大数据平台，中国电信为当局提供了精准的数据服务，助力当局决议更加科学化、精细化。
金融领域：在金融风控、区域洞察等方面，中国电信大数据平台提供了强有力的数据支撑，资助金融机构提拔风险管理能力。
文旅领域：使用大数据平台，中国电信推动了智慧旅游的发展，提拔了旅游服务的质量和服从。

5.3 发展趋势

面向未来，中国电信大数据平台将继续强化技术创新，推动数据要素市场化设置，释放数据要素价值，助力数字中国建立。

技术演进：中国电信将持续投入研发，推动大数据平台技术的演进，如加强AI、云计算、物联网等技术与大数据的融合。
市场化设置：通过构建数据要素平台，中国电信将促进数据资源的高效设置和流通，推动数据要素市场的繁荣发展。
产业赋能：中国电信将通过大数据平台，为更多行业提供数字化转型支持，推动产业升级和经济高质量发展。

一、大数据平台体系架构概述

大数据平台体系架构旨在支持运营商在海量数据中的存储、处理、分析和应用，构建智能化、动态化的服务能力。
1. 目的与愿景

提拔决议支持：借助大数据能力，支持运营过程中的决议分析。
业务创新：挖掘用户需求，推动新业务模式发展。
成本控制：通过数据引导资源优化设置，提高投资回报率。

2. 架构组件

大数据平台的架构设计应包括以下几个条理：

数据收罗层
数据存储层
数据处理层
数据分析层
数据应用层
数据治理与安全层

二、架构条理详解

1. 数据收罗层

功能：负责多种数据源的接入，包括网络设备、业务体系、用户终端、第三方数据等。
技术组件：
- 流式数据收罗：使用Apache Kafka、Flink等中心件进行实时数据流的收罗。
- 批量数据收罗：采用Batch ETL工具（如Apache Nifi、Talend）进行定期的数据导入。

2. 数据存储层

功能：为不同范例的数据提供多样化存储办理方案。
技术组件：
- 结构化存储：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）用于结构化数据处理。
- 非结构化存储：使用Hadoop HDFS或分布式文件体系（如Ceph）存储非结构化数据。
- 高性能存储：使用数据堆栈办理方案（如Greenplum、ClickHouse）进行数据分析。

3. 数据处理层

功能：进行数据清洗、数据转换以及数据合并等操作，为后续分析提供干净的数据集。
技术组件：
- 大数据处理框架：Apache Spark和Hadoop MapReduce负责大规模数据处理。
- 实时处理：使用Apache Storm或Flink支持实时数据流处理。

4. 数据分析层

功能：提供数据分析与挖掘支持，天生业务洞察。
技术组件：
- 数据分析工具：使用Python（Pandas、NumPy）、R、SAS等工具进行数据分析。
- 呆板学习平台：基于TensorFlow、PyTorch等框架开发和部署呆板学习模子。
- BI工具：通过Tableau、Power BI等进行数据可视化和报告。